論文の概要: Verification and Identification in ECG biometric on large-scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02776v2
• Date: Wed, 04 Feb 2026 17:47:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 15:07:33.795811
• Title: Verification and Identification in ECG biometric on large-scale
• Title（参考訳）: 大規模心電図バイオメトリックスにおける検証と同定
• Authors: Scagnetto Arjuna,
• Abstract要約: 本研究は心電図(ECG)バイオメトリックスを大規模に研究する。 我々は、運用メトリクスとプロトコルによる大規模評価の不足という、文献における重要なギャップに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work studies electrocardiogram (ECG) biometrics at large scale, directly addressing a critical gap in the literature: the scarcity of large-scale evaluations with operational metrics and protocols that enable meaningful standardization and comparison across studies. We show that identity information is already present in tabular representations (fiducial features): even a simple MLP-based embedding network yields non-trivial performance, establishing a strong baseline before waveform modeling. We then adopt embedding-based deep learning models (ArcFace), first on features and then on ECG waveforms, showing a clear performance jump when moving from tabular inputs to waveforms, and a further gain with larger training sets and consistent normalization across train/val/test. On a large-scale test set, verification achieves high TAR at strict FAR thresholds (TAR=0.908 @ FAR=1e-3; TAR=0.820 @ FAR=1e-4) with EER=2.53\% (all-vs-all); closed-set identification yields Rank@1=0.812 and Rank@10=0.910. In open-set, a two-stage pipeline (top-$K$ shortlist on embeddings + re-ranking) reaches DIR@FAR up to 0.976 at FAR=1e-3 and 1e-4. Overall, the results show that ECG carries a measurable individual signature and that large-scale testing is essential to obtain realistic, comparable metrics. The study provides an operationally grounded benchmark that helps standardize evaluation across protocols.
• Abstract（参考訳）: 本研究は心電図(ECG)のバイオメトリックスを大規模に研究し、文献における重要なギャップに直接対処する: 研究全体で有意義な標準化と比較を可能にする運用メトリクスとプロトコルによる大規模評価の不足。 単純なMLPベースの埋め込みネットワークでさえ、非自明な性能をもたらし、波形モデリングの前に強力なベースラインを確立する。 次に、組み込みベースのディープラーニングモデル(ArcFace)を採用し、まず特徴に基づいて、次にECG波形上で、表の入力から波形への移動時の明らかなパフォーマンス向上を示し、さらにトレーニングセットを大きくし、列車/バルブ/テスト間で一貫した正規化を実現した。 大規模なテストセットでは、検証は厳密なFAR閾値(TAR=0.908 @ FAR=1e-3; TAR=0.820 @ FAR=1e-4)で高いTARを達成する。 オープンセットでは、DIR@FARはFAR=1e-3と1e-4で0.976に達する。 全体として、ECGは測定可能な個々のシグネチャを持ち、大規模なテストは現実的な、同等のメトリクスを得るのに不可欠であることを示している。 この研究は、プロトコル間の評価の標準化を支援する運用基盤のベンチマークを提供する。

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